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Enregistrement W4210312837 · doi:10.3389/fcvm.2022.767378

Understanding Clinician Macrocognition to Inform the Design of a Congenital Heart Disease Clinical Decision Support System

2022· article· en· W4210312837 sur OpenAlexafffund
Azadeh Assadi, Peter C. Laussen, Gabrielle Freire, Patricia Trbovich

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cardiovascular Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensNorth York General HospitalCanadian Heart Research CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHospital for Sick Children
Mots-clésMedicineIntensive care medicineClinical decision support systemDiseaseHeart diseaseDecision support systemCardiologyInternal medicineComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Children with congenital heart disease (CHD) are at risk of deterioration in the face of common childhood illnesses, and their resuscitation and acute treatment requires guidance of CHD experts. Many children with CHD, however, present to their local emergency departments (ED) with gastrointestinal and respiratory symptoms that closely mimic symptoms of CHD related heart failure. This can lead to incorrect or delayed diagnosis and treatment where CHD expertise is limited. An understanding of the differences in cognitive decision-making processes between CHD experts and ED physicians can inform how best to support ED physicians when treating CHD patients. METHODS: Cardiac intensivists (CHD experts) and pediatric emergency department physicians (ED physicians) in a major academic cardiac center were interviewed using the critical decision method. Interview transcripts were coded deductively based on Schubert and Klein's macrocognitive frameworks and inductively to allow for new or modified characterization of dimensions. RESULTS: In total, 6 CHD experts and 7 ED physicians were interviewed for this study. Although both CHD experts and ED physicians spent a lot of time sensemaking, their approaches to sensemaking differed. CHD experts reported readily recognizing the physiology of complex congenital heart disease and focused primarily on ruling out cardiac causes for the presenting illness. ED physicians reported a delay in attributing the signs and symptoms of the presenting illness to congenital heart disease, because these clinical findings were often non-specific, and thus explored different diagnoses. CHD experts moved quickly to treatment and more time anticipating potential problems and making specific contingency plans, while ED physicians spent more time gathering a range of data prior to arriving at a diagnosis. These findings were then applied to develop a prototype web-based decision support application for patients with CHD. CONCLUSION: There are differences in the cognitive processes used by CHD experts and ED physicians when managing CHD patients. An understanding of differences in the cognitive processes used by CHD experts and ED physicians can inform the development of potential interventions, such as clinical decision support systems and training pathways, to support decision making pertaining to the acute treatment of pediatric CHD patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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